Automatizando a Detecção de Golpes de Remo na Canoagem de Velocidade

O sprint em canoa é um esporte competitivo onde os atletas usam remos pra empurrar seus barcos pra frente. Pra melhorar o desempenho, técnicos e cientistas analisam como os atletas remam, medindo diferentes tipos de dados durante os treinos. Um tipo importante de dado vem de sensores de força que registram a potência aplicada ao remo. Essa informação pode ajudar a identificar como um atleta tá se saindo e onde ele pode melhorar.

Mas, descobrir quando cada remada começa e termina nesses sinais de força não é fácil. Normalmente, os experts analisam os dados manualmente pra marcar esses eventos, o que pode ser chato e demorado. Neste artigo, vamos falar sobre como a inteligência artificial, especialmente técnicas de deep learning, pode ajudar a automatizar esse processo.

#O Desafio da Detecção de Eventos

No sprint em canoa, tanto a canoagem quanto o caiaque consistem em remadas repetitivas. Cada remada pode ser dividida em segmentos que se correlacionam com a força aplicada, permitindo uma análise detalhada do desempenho. Pra facilitar essa análise, é crucial identificar o começo e o fim de cada remada de forma precisa.

Tradicionalmente, os experts fazem essa tarefa analisando os sinais de força, mas isso envolve muito trabalho manual. Eles precisam identificar eventos com base em sinais visuais, que podem variar bastante entre os atletas ou tipos de barcos. Esse método atual só consegue avaliar os dados ao longo de todo o período da gravação, dificultando a análise de segmentos curtos de dados de forma eficaz.

Pra automatizar esse processo, a gente pode usar modelos de deep learning. Esses modelos podem aprender com os dados e fazer previsões sem precisar de muita intervenção humana.

#Modelos de Deep Learning Usados

Dois tipos populares de métodos de deep learning usados pra detecção de eventos são as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs).

#Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

As CNNs são especialmente boas em reconhecer padrões nos dados. Elas pegam sinais brutos e aprendem automaticamente a identificar características importantes. Pra detecção de remadas, as CNNs podem ser projetadas pra procurar formas específicas nos sinais de força que correspondem às remadas.

Vários modelos de CNNs podem ser criados ajustando o número de camadas, o tamanho dos filtros e como as camadas são organizadas. Neste estudo, vários modelos de CNN foram testados pra descobrir qual deles teve o melhor desempenho na detecção de remadas.

#Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

As RNNs, por outro lado, são projetadas pra trabalhar com dados sequenciais, o que as torna bem adequadas pra informações de séries temporais, como as remadas. Elas levam em conta não só o ponto de dados atual, mas também pontos anteriores ao tomar uma decisão.

Um tipo específico de RNN chamado Unidade Recorrente Gated (GRU) foi usado. Esse modelo é particularmente eficaz pra lidar com sequências e pode evitar alguns problemas comuns encontrados em RNNs anteriores. As GRUS bidirecionais, que consideram os dados tanto na ordem direta quanto reversa, também foram testadas pra ver se poderiam melhorar o desempenho.

#Coleta e Preparação de Dados

Pra desenvolver e testar esses modelos, foram coletados dados de sensores de força durante as corridas de canoa e caiaque. Os sensores mediram a força aplicada ao remo enquanto os atletas remavam. Um total de 109 corridas diferentes foram analisadas, com gravações de um a quatro atletas em cada corrida.

Antes de treinar os modelos, os sinais coletados passaram por várias etapas de pré-processamento. Essas etapas incluíram preencher qualquer lacuna nos dados, segmentar os dados em comprimentos iguais pra análise e normalizar os dados pra garantir consistência. Cada segmento foi então rotulado de acordo com se correspondia ao começo de uma remada, o fim, ou nenhum evento.

#Treinamento e Avaliação dos Modelos

Uma vez que os dados foram preparados, o próximo passo foi treinar os modelos. Isso envolveu usar uma parte dos dados pra treinamento enquanto mantinha outra parte pra testar quão bem os modelos poderiam prever eventos.

Durante o treinamento, os modelos aprenderam a reconhecer os padrões específicos associados às remadas. Após o treinamento, os modelos foram avaliados com base na capacidade de identificar corretamente o começo e o fim de cada remada.

Pra medir o quão bem os modelos se saíram, usamos diferentes métricas que levam em conta tanto quantas remadas foram detectadas corretamente quanto quantas foram perdidas ou rotuladas incorretamente.

#Resultados e Descobertas

Os resultados mostraram que tanto as CNNs quanto as RNNs foram eficazes na detecção de remadas, mas tiveram forças diferentes. Entre os modelos de CNN, aquele que incluiu uma camada densa antes da saída final teve o melhor desempenho, alcançando uma pontuação alta de precisão.

Os modelos RNN, especialmente as GRUs bidirecionais, também se saíram muito bem, tendo bem menos parâmetros em comparação ao melhor modelo de CNN. Isso é crucial porque modelos mais simples costumam ser mais fáceis de usar em aplicações em tempo real onde os recursos computacionais podem ser limitados.

Quando comparamos os dois tipos de modelos, o modelo RNN com melhor desempenho mostrou que poderia alcançar uma precisão similar ao melhor modelo de CNN enquanto sendo muito menos complexo.

#Implicações para Análise em Tempo Real

O sucesso do uso de deep learning pra detecção de remadas abre portas pra aplicações em tempo real na análise esportiva. Técnicos e atletas poderiam usar essa tecnologia pra receber feedback imediato durante os treinos. Isso significa que os atletas poderiam ajustar sua técnica com base nos dados coletados em tempo real, em vez de esperar por uma análise pós-treino.

#Direções Futuras

Embora este estudo tenha mostrado resultados promissores, há potencial pra melhorias adicionais. Trabalhos futuros poderiam focar em refinar os modelos, como otimizar sua arquitetura, selecionar melhores parâmetros de treinamento, ou até mesmo usar abordagens alternativas pra rotular os eventos de forma mais precisa. Além disso, aplicar essas técnicas a outros esportes ou dados de sensores poderia ser benéfico também.

#Conclusão

Em resumo, o uso de técnicas de deep learning, especificamente CNNs e RNNs, pode automatizar significativamente o processo de detecção de remadas no sprint em canoa. Esses métodos oferecem uma maneira eficiente de analisar dados de desempenho sem o extenso esforço manual atualmente exigido. À medida que a tecnologia continua a evoluir, atletas e técnicos podem esperar ferramentas cada vez mais sofisticadas pra ajudar a melhorar seu desempenho na água.